第四章数据结构 - 4-11 Stream和Optional - 《Java》

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。
4-11 Stream和Optional - 图1
它看起来就像一个工厂的流水线一样！我们就可以把一个Stream当做流水线处理：

public static void main(String[] args) {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    list.add("A");
    list.add("B");
    list.add("C");
      //移除为B的元素
      Iterator<String> iterator = list.iterator();
        while (iterator.hasNext()){
            if(iterator.next().equals("B")) iterator.remove();
        }
      //Stream操作
    list = list     //链式调用
            .stream()    //获取流
            .filter(e -> !e.equals("B"))   //只允许所有不是B的元素通过流水线
            .collect(Collectors.toList());   //将流水线中的元素重新收集起来，变回List
    System.out.println(list);
}

可能从上述例子中还不能感受到流处理带来的便捷，我们通过下面这个例子来感受一下：

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    list.add(1);
    list.add(2);
    list.add(3);
      list.add(3);
    list = list
            .stream()
                  .distinct()   //去重（使用equals判断）
            .sorted((a, b) -> b - a)    //进行倒序排列
            .map(e -> e+1)    //每个元素都要执行+1操作
            .limit(2)    //只放行前两个元素
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list);
}

当遇到大量的复杂操作时，我们就可以使用Stream来快速编写代码，这样不仅代码量大幅度减少，而且逻辑也更加清晰明了（如果你学习过SQL的话，你会发现它更像一个Sql语句）

注意：不能认为每一步是直接依次执行的！

List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(1);
list.add(2);
list.add(3);
list.add(3);
list = list
        .stream()
        .distinct()   //断点
        .sorted((a, b) -> b - a)
        .map(e -> {
            System.out.println(">>> "+e);   //断点
            return e+1;
        })
        .limit(2)   //断点
        .collect(Collectors.toList());
//实际上，stream会先记录每一步操作，而不是直接开始执行内容，当整个链式调用完成后，才会依次进行！

接下来，我们用一堆随机数来进行更多流操作的演示：

public static void main(String[] args) {
    Random random = new Random();  //Random是一个随机数工具类
    random
            .ints(-100, 100)   //生成-100~100之间的，随机int型数字（本质上是一个IntStream）
            .limit(10)   //只获取前10个数字（这是一个无限制的流，如果不加以限制，将会无限进行下去！）
            .filter(i -> i < 0)   //只保留小于0的数字
            .sorted()    //默认从小到大排序
            .forEach(System.out::println);   //依次打印
}

我们可以生成一个统计实例来帮助我们快速进行统计：

public static void main(String[] args) {
    Random random = new Random();  //Random是一个随机数工具类
    IntSummaryStatistics statistics = random
            .ints(0, 100)
            .limit(100)
            .summaryStatistics();    //获取语法统计实例
    System.out.println(statistics.getMax());  //快速获取最大值
    System.out.println(statistics.getCount());  //获取数量
    System.out.println(statistics.getAverage());   //获取平均值
}

普通的List只需要一个方法就可以直接转换到方便好用的IntStream了：

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    list.add(1);
    list.add(1);
    list.add(2);
    list.add(3);
    list.add(4);
    list.stream()
            .mapToInt(i -> i)    //将每一个元素映射为Integer类型（这里因为本来就是Integer）
            .summaryStatistics();
}

我们还可以通过flat来对整个流进行进一步细分：

public static void main(String[] args) {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    list.add("A,B");
    list.add("C,D");
    list.add("E,F");   //我们想让每一个元素通过,进行分割，变成独立的6个元素
    list = list
            .stream()    //生成流
            .flatMap(e -> Arrays.stream(e.split(",")))    //分割字符串并生成新的流
            .collect(Collectors.toList());   //汇成新的List
    System.out.println(list);   //得到结果
}

我们也可以只通过Stream来完成所有数字的和，使用reduce方法：

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    list.add(1);
    list.add(2);
    list.add(3);
    int sum = list
            .stream()
            .reduce((a, b) -> a + b)   //计算规则为：a是上一次计算的值，b是当前要计算的参数，这里是求和
            .get();    //我们发现得到的是一个Optional类实例，不是我们返回的类型，通过get方法返回得到的值
    System.out.println(sum);
}

通过上面的例子，我们发现，Stream不喜欢直接给我们返回一个结果，而是通过Optinal的方式，那么什么是Optional呢？

Optional类是Java8为了解决null值判断问题，使用Optional类可以避免显式的null值判断（null的防御性检查），避免null导致的NPE（NullPointerException）。总而言之，就是对控制的一个判断，为了避免空指针异常。

public static void main(String[] args) {
    String str = null;
    if(str != null){   //当str不为空时添加元素到List中
        list.add(str);
    }
}

有了Optional之后，我们就可以这样写：

public static void main(String[] args) {
    String str = null;
    Optional<String> optional = Optional.ofNullable(str);   //转换为Optional
    optional.ifPresent(System.out::println);  //当存在时再执行方法
}

就类似于Kotlin中的：

var str : String? = null
str?.upperCase()

我们可以选择直接get或是当值为null时，获取备选值：

public static void main(String[] args) {
    String str = null;
    Optional optional = Optional.ofNullable(str);   //转换为Optional（可空）
    System.out.println(optional.orElse("lbwnb"));
         // System.out.println(optional.get());   这样会直接报错
}

同样的，Optional也支持过滤操作和映射操作，不过是对于单对象而言：

public static void main(String[] args) {
    String str = "A";
    Optional optional = Optional.ofNullable(str);   //转换为Optional（可空）
    System.out.println(optional.filter(s -> s.equals("B")).get());   //被过滤了，此时元素为null，获取时报错
}

public static void main(String[] args) {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    String str = "A";
    Optional optional = Optional.ofNullable(str);   //转换为Optional（可空）
    System.out.println(optional.map(s -> s + "A").get());   //在尾部追加一个A
}

其他操作自学了解。